Budućnost predviđanja održavanja

Durstova strategija korištenja AI za rješavanje problema s pisačem prije nego što se pojave trebala bi eliminirati prekid rada i otvoriti put u ‘pametnu tvornicu’ budućnosti

Durstova nedavno najavljena strategija održavanja predviđanja, zajedno s projektom PREMISE koji financira EU, koristit će algoritme umjetne inteligencije i računalnog učenja kako bi predviđanja i intervencije učinili učinkovitijima. O tome što to znači za budućnost tiska, razgovarali smo s Christianom Casazzom, direktorom Service Durst Group i Michaelom Deflorianom, upraviteljem poslovne jedinice Software & Solutions.

Kako prediktivno održavanje nudi ozbiljnu konkurentsku prednost?

CC: Nikada zapravo nismo razmatrali ozbiljnu konkurentsku prednost u odnosu na svoje konkurente - usredotočili smo se na svoje kupce i njihove potrebe. Pokušavamo poboljšati produktivnost naših kupaca povećavajući vrijeme neprekidnog rada s jedne strane, a s druge strane pokušavamo smanjiti troškove vlasništva za naše kupce. Dakle, naš je cilj stvoriti konkurentsku prednost za naše kupce.

Jedan dio strategije usluga Durst je pokušati eliminirati neplanirane usluge od 2025. I ovdje sam zaista zahvalan Michaelu, koji je radio na projektu PREMISE koji financira EU i uspio ga pokrenuti.

Prema Durstu, prediktivno, a ne reaktivno održavanje put je prema naprijed

MD: U slučaju prediktivnog održavanja, moj je odjel dobavljač setova alata potrebnih za naše servisne odjele. Također isporučujemo analitičke alate koji prikupljaju podatke s Durstovih strojeva: podatke o produktivnosti, podatke senzora i signale koji se pokreću u komunikacijskim kanalima između komponenata unutar naših strojeva.

Uzeli smo sve te podatke i analizirali ih sa Slobodnim sveučilištem u Bozen-Bolzanu (unibz) na dva načina. Prvo je da naši stručnjaci dobro poznaju stroj i da znaju određene uzroke različitih kvarova. S tim znanjem možemo koristiti podatke za predviđanje sloma. Druga važna stvar je analiziranje cjelokupnog skupa podataka, klasični pristup velikim podacima i pronalazak novih obrazaca ili neke korelacije s osnovnim uzrocima kojih nismo svjesni. To je važan dio ovog projekta.

Koliko se unaprijed mogu predvidjeti problemi i organizirati održavanje?

CC: Na to je teško odgovoriti. Tiskarski sustav sastoji se od nekoliko tisuća različitih dijelova, uključujući potrošni materijal. Ako znate životni ciklus, tada je lakše redovitim održavanjem planirati i rješavati probleme.

Kao primjer, pogledajmo UV lampu. S UV žaruljom koju znamo, ovisno o vrsti žarulje, imamo oko 1.000 sati rada prije nego što je treba zamijeniti. Sada koristimo našu analitiku, zajedno sa znanjem o radnom vremenu i nekim vrijednostima senzora, kako bismo ugradili tolerancije. Kažemo da ako koristimo UV lampu do 800 sati rada, imamo dobre performanse, a vizualni indikator pokazuje zelenu traku. Od 800 do 1.000 sati rada imamo srednje radne uvjete gdje kažemo, u tih 200 sati moramo razmišljati o promjeni UV lampe. Tada znamo da i dalje može raditi i preko 1000 radnih sati, ali rizik od kvara prilično je velik.

Christian Casazza

Ovako sustav funkcionira. Postavljamo svaki parametar i svaku vrijednost senzora koji pratimo pod tolerancijama i pokušavamo predvidjeti na vrijeme. S potrošnim materijalom, gdje znamo životni ciklus, to je lako, ali tada imamo i nepravilnih kvarova i to je teže. Cilj projekta PREMISE je otkriti kako to možemo otkriti prije nego što se dogodi.

Ako se poslužimo primjerom filtera s tintom, promatramo kapacitet cirkulacijske crpke. Korištenjem Durst Analyticsa možemo to pratiti i možemo razviti različite uvjete mjerenjem snage kroz cirkulacijsku pumpu. Ako se kontinuirano povećava, nakon što se postigne tolerancija, tada moramo zamijeniti filtar. S druge strane, ako nešto nije u redu s tintom, odmah bismo imali začepljeni filtar. Te situacije može biti teže razumjeti prvo, ali putem Durst Analyticsa možemo reći da nešto ide po zlu i možemo odmah reagirati.

Dakle, podaci koje upotrebljavate za informiranje prediktivnog sustava temelje se na prošlim podacima i onome što vam se prosljeđuje putem Durst Analyticsa. Postoji li prostor ili potencijal za AI da popuni praznine tamo gdje nemate podatke?

MD: To je upravo motivacija za projekt PREMISE s unibz-om. Željeli smo primijeniti vrhunske AI algoritme zajedno s algoritmima strojnog učenja na podatke koje prikupljamo.

Postoji nekoliko načina podučavanja algoritama. Jedno je uvođenje svih iskustava naših internih stručnjaka za provjeru valjanosti podataka o osnovnim uzrocima i posljedicama koje već znamo. Tada možete naučiti sustav da se isključi ako porast energije crpke raste - snažan pokazatelj da je filtar začepljen jer vam je potrebno više energije u pumpi da cirkulira tinta. To je jednostavan primjer kako možete podučavati inteligenciju iz algoritama.

Drugi način je korištenje algoritama za prolazak kroz ogromnu masu podataka kako bi se pronašli nepoznati obrasci koji su doveli do pogrešaka. Tada, kada sustav identificira ove uzorke u stroju, operateru može dati poruku da očekuje problem u bliskoj budućnosti.

Pojedinačno, svi ovi koraci izgledaju očito i imaju smisla, ali čini se da je stvarna ljepota u snazi da ih spoji?

MD: Apsolutno, to je važno. Mi to ne doživljavamo samo kao pojedinačni tehnološki napredak - to je cijela strategija u kojoj se sve ove komponente spajaju.

Kako se Durstovo predviđajuće održavanje uklapa u ideju 'pametne tvornice' budućnosti?

MD: Ovo je zaista važan dio strategije. Želimo imati umreženu infrastrukturu, inteligentne proizvodne sustave i intuitivni softver koji će omogućiti automatizirani poslovni proces - to je sve dio našeg novog opsega alata od piksela do izlaza. Naravno da je automatizacija jedan važan aspekt, ali drugi je stabilnost: želite imati stabilan automatizirani proces. Glavni cilj PREMISE-a je podići robusnost naših sustava na još višu razinu kako ne bismo imali neplanirane kvarove, tako da kupac ima vrlo pouzdan proizvodni stroj u automatiziranom procesu.

Michael Deflorian

Neplanirana usluga dio je Durstove strategije "Od piksela do izlaza" za 2025. godinu i kasnije. Osnovni element tamo je naša transformacija od proizvođača pisača - po kojem je Durst poznat - do pružatelja rješenja za digitalni tisak. "Od piksela do izlaza" definira opseg, od stvaranja sadržaja do proizvoda.

To također uključuje proširenje našeg portfelja proizvoda. Nekad su to bili pisači i tinta, ali sada je to čitav ekosustav pisača, tinte, softvera, savjetovanja i usluga obuke. U osnovi se radi o osiguranju da kupci imaju sve što im je potrebno na dohvat ruke kako bi bili uspješni ne samo u tisku, već i u smislu cjelokupne digitalne transformacije.

Vitalni za ovu strategiju i za postizanje ovog cilja su strojevi visokih performansi s velikim vremenom rada i bez proizvodnih iznenađenja i naglih kvarova koji utječu na produktivnost cijelog sustava. Stoga je ovo prediktivno održavanje ili nikakva neplanirana strategija usluge u središtu cjelokupne Durstove strategije.

FESPA: Razmišljate li o proširenoj stvarnosti (AR) da biste korisnicima omogućili da u budućnosti mijenjaju dijelove? Na primjer, umjesto slanja inženjera, klijenti mogu mijenjati vlastite dijelove uz AR smjernice?

CC: Počeli smo 2015. s AR projektima i testirali nekoliko tehnologija, čiji su prvi korak bili naši servisni inženjeri. Mi smo globalna tvrtka i da bismo održali vještine svojih inženjera na određenoj razini, smatrali smo da bi bilo dobro pružiti im podršku AR. Na taj način znamo da u Aziji rade prema istim standardima kao i u Europi, a posebno za nove inženjere. Napravili smo nekoliko testova, a neki su bili dobri, dok smo u drugim prilikama imali problema s video zaslonom.

Svi Durstovi strojevi, poput gornjeg P5, napuštaju tvornicu s već uključenom analitičkom funkcionalnošću

Još uvijek radimo na ovome. No ono što smo saznali trenutno je da to ne funkcionira - posebno za naše krajnje kupce. Naše iskustvo pokazalo nam je da ćemo imati veće prihvatanje od naših kupaca ako pravilno osposobimo naše operatore da si pomažu u promjeni dijelova, umjesto da ponudimo AR. Dobra stvar je što kroz ovu obuku rukovatelji imaju bolji osjećaj za svakodnevno održavanje stroja i koliko je to važno, pa se pouzdanost povećava. Samo s AR uputama to nema isti učinak.

Međutim, daleko smo od odustajanja od AR-a. Stalno promatramo najnovije AR tehnologije, ali to trenutno nije u redu. Ipak, tijekom posljednjih 12 ili 14 mjeseci vidjeli smo globalna ograničenja putovanja da je to apsolutno neophodno za budućnost. To je također dio strategije Durst Service koja kaže da naši strojevi moraju biti dizajnirani za servis ili samoposluživanje.

FESPA: Koliko je važno biti proaktivno inovativan u tiskarskom sektoru?

CC: Imamo odjel za tehnološku izobrazbu i oni neprestano promatraju najnovije tehnologije na tržištu. Još jedna važna stvar za nas je pronalaženje odgovarajuće opreme koja stvarno pomaže našim kupcima.

Na primjer, testirali smo s Microsoftom HoloLens, pametnim naočalama u kombinaciji s aplikacijama. Da, u redu ih je koristiti prilikom zamjene elektroničkog dijela, ali ako, na primjer, želite prilagoditi glave za ispis, naočale ne pomažu. Čim smo počeli gledati prema kvaliteti, to se više ne može učiniti na daljinu - trebaju nam ljudi koji su obučeni i koji razumiju očekivanu kvalitetu. Postoje ograničenja, ali mi se ne predajemo i uvijek tražimo najnovije tehnologije.

Napokon, što biste željeli znati od članova FESPA-e?

CC: Svaki pisač koji napusti tvornicu Durst već uključuje analitičke funkcije. Sa svakim novim pisačem doista ulažemo u prediktivno održavanje, a ti su podaci temelj toga. Ako kupac ne želi svoj stroj na mreži, i to je u redu, ali oni koji šalju podatke daju nam mogućnost da zaista budemo predvidljivi.

MD: I želio bih naglasiti da strategija "bez neplanirane usluge" nije strategija nakon prodaje. Počinje s razvojem i konceptom stroja i pripadajućeg softvera, a zatim prelazi na postprodaju. To je potpuno holistički pristup.